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Trading: cose da sapere per iniziare bene

16 Novembre 2022

Trading: cose da sapere per iniziare bene

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Una volta assimilati alcuni concetti base, per eseguire calcoli e previsioni di andamento titoli allo scopo di fare trading è sufficiente Excel.

Cinque risposte in tema trading, con l’aiuto di Excel

  1. Perché usare Excel per fare trading
  2. Che requisiti hanno i dati adatti al trading
  3. Quanti dati utilizzare
  4. Quali concetti di base sui dati sono utili per il trading
  5. Che cos’è l’analisi tecnica

Perché usare Excel per fare trading

Riteniamo che Excel sia il software più semplice, immediato e veloce per cominciare ed è inoltre uno dei più diffusi e utilizzati al mondo. È disponibile a chiunque su qualsiasi piattaforma, tramite software, app e browser. È un foglio di calcolo dalle straordinarie potenzialità. Negli anni ha acquisito nuove funzionalità, che lo hanno reso uno strumento incredibilmente flessibile e utilizzabile in tutti quei contesti dove è necessario analizzare i dati.

Un altro aspetto da non sottovalutare è il suo ecosistema. Il fatto che sia da tanti anni sul mercato e che abbia una platea molto vasta di utenti permette di trovare un’infinità di materiale di supporto, tool, consigli, guide, tutorial e video di consulenti, esperti e appassionati.

Anche se esistono diversi software analoghi a Excel, nessuno è ancora arrivato al suo livello. In genere si tratta si software che vanno molto bene per buona parte delle situazioni, ma nessuno di essi dispone di tutte le funzionalità di Excel e, soprattutto, nessuno di essi dispone di un linguaggio interno come VBA (Visual Basic for Applications).

Tra i pregi di VBA ci sono la velocità e l’immediatezza di utilizzo, aspetti che lo rendono un linguaggio particolarmente adatto ai non programmatori e ai principianti.

Leggi anche: Impara a registrare le macro in Excel, di Edimatica

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Che requisiti hanno i dati adatti al trading

Chiunque si avvicini per la prima volta a questo settore si trova subito ad affrontare l’argomento dati e, solitamente, rimane un po’ frastornato. Tranquilli! È normale e succede a tutti. Si è portati a pensare che siano facilmente disponibili, dato che si trovano praticamente ovunque, ma purtroppo la realtà è diversa, perché non sempre riusciamo a ottenere tutti i dati che vogliamo, quando vogliamo e come li vogliamo; soprattutto, non sempre riusciamo a trovarli gratuitamente. Se ci riflettiamo non è così strano. I dati finanziari rappresentano soldi e servono per gestire soldi; quindi, hanno un valore intrinseco notevole; perché mai dovrebbero essere gratuiti?

I dati finanziari, a parte pochi e rari casi, non sono gratuiti. Se abbiamo a che fare con dati gratuiti è probabile che lo sembrino solamente. I pochi casi in cui i dati sono gratuiti sono relativi ad alcune istituzioni che sono tenute a pubblicarli liberamente. Niente è gratis e sicuramente non lo è in questo settore.

I dati, per poter essere considerati tali e soprattutto per poter essere utili ai nostri scopi, devono avere alcune fondamentali caratteristiche che esamineremo brevemente e che spesso, purtroppo, vengono date per scontate.

Disponibilità

I dati devono poter essere disponibili nel momento in cui ci servono.

Questo è forse l’aspetto che si dà più per scontato, ma che non lo è affatto. Quando abbiamo la necessità di reperire un dato o un gruppo di dati, dobbiamo essere sicuri che siano disponibili nel momento esatto in cui ci servono. Se ci sono dei problemi con la sorgente dei dati, magari perché il server è sovraccarico o addirittura è andato offline per problemi tecnici, se è necessaria una procedura di autenticazione molto lenta o se il provider di dati fornisce i dati con una tecnologia lenta, dobbiamo tenerne conto e stimare con precisione questi tempi, compensandoli in altri modi.

Questo problema interessa molti aspetti diversi, e non dipende solo dalla sorgente dei dati anche se noi, in questo frangente, stiamo analizzando quest’ultima. Bisogna tenere conto anche della connessione con cui preleviamo i dati, della postazione, della tecnologia software utilizzata e di molti altri aspetti che concorrono alla creazione di questo problema. Tutto va rapportato al tipo di uso che ne dovremo fare. Se siamo in fase di studio, questo problema è meno forte, ma se siamo in fase operativa potrebbe diventare una questione fondamentale.

Affidabilità

La piattaforma che eroga il servizio deve essere affidabile in termini di sicurezza, di pagamento, di controllo degli accessi, di supporto e di tecnologia utilizzata per lo scambio dei dati. Se poi, oltre allo scambio dei dati, fornisce anche la possibilità di operare tramite comandi, il fattore affidabilità diventa discriminante. Nessuno vorrebbe operare nei mercati finanziari con un intermediario inaffidabile.

Quantità

Dobbiamo disporre della giusta quantità di dati necessari per i nostri scopi. I dati devono essere abbondanti, perché se serve possiamo filtrarli e raggrupparli, riducendoli a quelli necessari, mentre non possiamo fare il contrario. Se i dati sono pochi non possiamo inventarci i dati mancanti.

Questo è un altro aspetto molto spesso sottovalutato. Se, per esempio, dovessimo fare un’analisi statistica sui dati applicando magari strumenti di analisi tecnica, dobbiamo poter disporre di un numero sufficiente di dati sia per poter effettuare il calcolo sia, soprattutto, perché questo calcolo abbia una valenza statistica.

Qualità

Non tutti i dati sono uguali. Alcune volte i dati possono presentarsi sporchi ovvero incompleti, errati, doppi e con diverse altre problematiche che ne renderebbero complesso o addirittura impossibile l’uso. Alcuni fornitori prendono i dati aggregandoli da altre fonti e miscelandoli tra loro e, così facendo, i dati tendono a essere meno corretti. La qualità del dato indica la correttezza dei dati stessi e la mancanza di anomalie. Se scarichiamo dei dati e all’interno troviamo un buco dovuto magari a una data saltata, ciò è sicuramente indice di scarsa qualità.

Facilità d’uso

Altro aspetto da tenere in conto è la modalità con cui entriamo in possesso di questi dati. Elencheremo i vari modi disponibili, ma fin da ora possiamo considerare il tempo impiegato e la difficoltà di accesso come parametri fondamentali per la valutazione della sorgente dei dati. Se il processo risulta lento o macchinoso, rappresenta un costo in termini di tempo e di mancata opportunità. Prima di scegliere un provider di dati è necessario visionare la documentazione che mette a disposizione, valutandone la completezza e la chiarezza espositiva. Da notare anche indicazioni sui cambi (changelog) per capire se il fornitore tende a cambiare frequentemente logica e modalità di connessione, cosa che ci costringerebbe a fare frequenti cambiamenti di codice.

Costo

Appurato che i dati, generalmente, non sono gratuiti, va da sé che il loro costo debba essere proporzionato all’uso che se ne fa. Nel caso in cui si stia operando con grandi capitali è logico dover disporre di dati il cui costo sia elevato, ma che garantiscano elevati standard qualitativi, soprattutto se si sta operando a livello professionale. Nel caso di utilizzo per finalità personali o per piccoli capitali è logico supporre l’utilizzo di dati il cui costo sia esiguo. Infine, per la formazione personale, sarebbe opportuno valutare, soprattutto all’inizio, l’uso di dati gratuiti, che magari avranno lacune in alcuni dei requisiti sopra citati, ma avranno l’innegabile vantaggio di poter permettere l’esplorazione di questo affascinante mondo senza sostenere costi iniziali. Sicuramente avranno qualche pecca, ma per gli scopi prefissi andrebbero ugualmente bene.

Per semplificare, bisogna fare una proporzione tra il guadagno che si può ottenere dai dati e il loro costo a prescindere dal capitale investito. Facciamo un esempio pratico. Se quest’anno mi aspetto di gestire un capitale pari a 10 mila euro è logico supporre di destinare un costo per i dati pari a circa il 5 percento del capitale che, in questo caso sarebbe di 500 euro. Questa cifra è solo indicativa, perché ognuno deve valutare autonomamente il proprio budget di spesa.

Supporto

Se decidiamo di sviluppare in proprio le nostre soluzioni software, come vedremo in questo libro, avremo sicuramente bisogno del supporto tecnico in caso di problemi. Prima di scegliere un fornitore, sarebbe opportuno valutare la presenza e la modalità del supporto tecnico e commerciale, e valutare la presenza di una community legata all’azienda, dove richiedere informazioni e consigli e sottoporre le problematiche.

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Quanti dati utilizzare

La quantità di dati da utilizzare dipende dall’uso che ne dobbiamo fare. Non esiste una formula per il calcolo della quantità: bisogna muoversi per tentativi, esperienza e logica. La quantità di dati deve essere legata al time period e al time frame, come vedremo più avanti.

Per poter essere analizzati, i dati devono essere in una quantità statistica rilevante, altrimenti non saremo neppure in grado di applicare modelli matematici di elaborazione. È vero anche il contrario: non servono troppi dati per fare analisi, perché si corre il rischio di avere dati distorti.

Facciamo un esempio pratico e reale. Lavorando con dati giornalieri e dovendo fare analisi, sarà necessario prelevare dati storici di un arco temporale minimo di almeno sei mesi perché essi abbiano un valore statistico. Disporre di un anno va anche meglio. In questa tipologia di dati non si dovrebbero superare i tre anni, perché non avrebbe alcun senso utilizzare dati più vecchi. I mercati cambiano molto velocemente, e i dati di più di tre anni fa rappresentano prezzi vecchi legati a eventi statisticamente vecchi.

A meno di non dover mostrare i dati di uno strumento finanziario in tutta la sua interezza (dall’inizio a oggi) non ha alcun senso lavorare con dati di cinque, dieci o vent’anni, che difficilmente rifletteranno logiche attuali di prezzo. Un anno di sessioni giornaliere corrisponde a circa 250 record che sono i dati di cinque sedute di borsa settimanali per 52 settimane, escludendo festività ed eventi particolari.

Dopo aver analizzato le principali tipologie di fonti disponibili, dobbiamo fare una considerazione pratica relativamente alla mole di informazioni. I mercati finanziari mettono a disposizione di chi interessa qualsiasi informazione immaginabile, e si è portati a pensare, soprattutto all’inizio, che più dati generino informazioni migliori, ma spesso non è così.

Al contrario, un quantitativo troppo elevato di dati può portare un elevato livello di confusione, che spingerà a trovare altri dati a supporto e così via all’infinito. Consigliamo di focalizzarsi sul quantitativo minimo di dati e di informazioni necessarie per fare le valutazioni. È necessario apprendere la capacità di discriminare e filtrare le informazioni, per non venirne sopraffatti. Questa capacità si ottiene con l’esperienza e provando le varie fonti, alla ricerca di quelle che meglio si adattano alle proprie esigenze.

Altro dilemma che sorge spontaneo dopo questa carrellata è quello di capire quali siano le fonti originali dei dati finanziari. I dati reali provengono da chi li genera, mentre tutti gli altri li prendono da loro, rendendoli disponibili con varie modalità e costi.

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Quali concetti di base sui dati sono utili per il trading

Vediamo velocemente alcuni termini e concetti utili per comprendere il senso di fare trading con il computer (e con Excel).

OHLC

OHLC è la sigla che sta a indicare i quattro dati principali di una sessione, ovvero Open, High, Low e Close (in italiano Apertura, Massino, Minimo e Chiusura). Essi indicano, rispettivamente, il valore di apertura, il valore massimo raggiunto, il valore minimo raggiunto e il valore di chiusura di una sessione. Si parla di valori e non di prezzi, perché questi dati possono indicare prezzi in una qualche valuta, ma anche puri numeri (senza valuta), come nel caso degli indici.

Data/ora

La data è il riferimento temporale di una sessione quando il time frame non è intraday, mentre nel caso di un time frame intraday è necessario utilizzare sia la data sia l’ora (espressa in HH:MM:SS: ore, minuti, secondi).

Ultimo prezzo

Indica l’ultimo prezzo o il valore disponibile per un certo strumento. Se la sessione è chiusa, si riferisce al valore di chiusura e rimarrà immutato fino all’inizio della sessione successiva. Se la sessione è ancora aperta si riferisce all’ultimo dato disponibile. È importante ricordare che molto spesso, soprattutto con i dati forniti gratuitamente, questi valori presentano un certo ritardo, tipicamente nell’ordine di minuti (circa dieci o quindici). Questo è un fattore da tenere bene a mente se si decide di operare, in quanto si avrà a che fare con dati sfalsati rispetto ai dati reali. Nel caso di operatività reale, consigliamo di utilizzare dati forniti dietro compenso, ma che garantiscano un ritardo molto ridotto. Più è vicino allo zero e meglio è. Dipende tutto dal tipo di lavoro che si fa con questi dati. Per l’analisi e lo studio, un ritardo di quindici minuti è praticamente irrilevante.

Tick by tick/real time

Esiste la possibilità di ricevere i dati in tempo reale (real time) e in questo caso significa che i dati vengono forniti tick by tick ovvero viene comunicata ogni singola operazione e cambio di prezzo. Questo tipo di operatività è molto raro e riservato a operatori professionali di livello particolarmente elevato: richiede competenze particolari, unitamente a un’infrastruttura particolarmente efficiente. In questo caso il prezzo da pagare per questo tipo di servizio è molto caro. Alcuni fornitori parlano di real time, ma se si controllano bene le specifiche tecniche è facile accorgersi che ciò non è esattamente vero, per i motivi appena enunciati.

Raggruppamenti

Molti fornitori danno la possibilità di ricevere i dati già raggruppati in settimane o mesi, evitandoci di farlo noi in fase di elaborazione. Ciò ci permette di risparmiare tempo, computazione e traffico dati. In alternativa possiamo prendere tutti i dati ed effettuare una successiva elaborazione con filtraggi e raggruppamenti. Consigliamo sempre di prendere tutti i dati possibili ed elaborarli successivamente, così da poterlo fare anche in altri momenti.

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Che cos’è l’analisi tecnica

Studiare la statistica e i suoi metodi di analisi è fondamentale per poter operare scelte ottimali in moltissimi campi. In questo capitolo vedremo come il suo utilizzo possa fare la differenza quando si lavora nei mercati finanziari. Sappiamo tutti quanto l’informazione sia importante prima di poter prendere qualsiasi decisione. Questo discorso vale in particolar modo per il trading, in cui occorre evitare di compiere operazioni in modo avventato e impulsivo, dettate dall’emotività o dalle influenze dell’ambiente circostante. Analizzare un titolo per riuscire a farsi un’idea, il più possibile precisa, di come si comporta e riuscire a prevedere i probabili scenari futuri, può decretare un guadagno o una perdita in un’operazione.

Spesso, però, la situazione reale non appare subito così chiara ai nostri occhi, ma va ricercata ed estrapolata a partire da un insieme di dati che devono prima essere elaborati e interpretati. Per fare questo ci sono diverse soluzioni. Una di queste è l’applicazione dei metodi dell’analisi tecnica.

L’analisi tecnica è una disciplina che studia l’andamento dei prezzi degli strumenti finanziari nel tempo, per poter prevedere le tendenze future utilizzando metodologie matematiche, statistiche e grafiche. In altre parole, si tratta di metodi matematici e statistici creati appositamente per lo studio dei mercati finanziari, degli andamenti di prezzo e per cercare di comprendere come si muoveranno in futuro.

L’obiettivo principale è studiare il passato per comprendere il presente e, soprattutto, ipotizzare il futuro. Purtroppo, però, l’operazione non è così semplice, per tutta una serie di motivi. Innanzitutto, non è in alcun modo possibile prevedere il futuro. Possiamo solo fare ipotesi, capire la probabilità con cui ciò accada e agire di conseguenza, prestando particolare attenzione, con varie tecniche, nel caso in cui ciò non avvenga. Inoltre, è importante ricordare che qualsiasi cosa sia successa nei mercati finanziari in passato non è assolutamente detto che debba ripetersi in futuro. Alcune volte accade, ma non c’è nessuna garanzia che ciò si ripeta. Purtroppo, i valori assunti dalle variabili finanziarie possono essere conosciuti solo a posteriori.

Fatte queste doverose premesse, l’analisi tecnica può comunque aiutarci nell’analisi di un trend e nel fornire informazioni sui prossimi cambiamenti di direzione. Nello svolgere questi compiti, l’analisi tecnica si avvale di numerosi strumenti, gli indicatori e gli oscillatori, che possono fornire informazioni sia di tipo grafico e qualitativo sia di tipo statistico e quantitativo. Soprattutto per i trader alle prime esperienze, conoscere e utilizzare tutti questi strumenti diventa un compito difficile. Ne esistono, infatti, molteplici, a volte disponibili in diverse varianti. È però possibile classificarli in base alla caratteristica presa in considerazione e parlare di:

  • indicatori di trend;
  • indicatori di volume;
  • indicatori di momentum;
  • indicatori di volatilità;
  • indicatori grafici.

L’analisi tecnica, seppur fondata su logiche matematiche, non potrà mai dare la certezza del risultato reale, ma solo indicazioni con la probabilità statistica che si verifichino. Questo aspetto le consente di essere un valido supporto decisionale per ogni trader.

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Questo articolo richiama contenuti da Trading con Excel.

Immagine di apertura di Wance Paleri su Unsplash.

L'autore

  • Fabrizio Cesarini
    Fabrizio Cesarini è un software engineer specializzato in mercati finanziari e in soluzioni fintech. Si occupa anche di formazione con riferimento al trading e all'intelligenza artificiale.
  • Donata Petrelli
    Donata Petrelli è una data scientist e un'analista quantitativa specializzata in intelligenza artificiale e Big Data. Nel suo lavoro elabora analisi, forecast, modelli matematici e algoritmi per i mercati finanziari.

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